Data & intelligence artificielle au cœur de l'asset management

Laurent Danino, Head of Technology & Data Science chez Natixis Investment Managers nous donne les clés pour comprendre comment les technologies digitales aident à mieux répondre aux besoins des clients investisseurs :

À RETENIR

● L’intelligence artificielle et la data sont utiles pour résoudre de nombreux cas d’études en gestion d’actifs. Par exemple, ces technologies permettent de créer des listes de suivi de fonds personnalisées pour les commerciaux ou de repérer automatiquement des parties clés de documents longs comme les rapports annuels ou ESG de leurs clients grâce au traitement du langage naturel.

● Dans la gestion d’actifs, l’intelligence artificielle et la data favorisent les augmentes sales, c’est-à-dire les ventes augmentées. En automatisant certains processus qui sont réalisés manuellement, les équipes commerciales disposent d’une vue 360° des clients qui leur permet ainsi de proposer les meilleurs produits au bon moment. On appelle cette démarche « next step best action » : le commercial doit pouvoir accompagner ses clients en leur apportant de la valeur à chaque prise de contact pour ne pas leur faire perdre de temps.

● La digitalisation implique un New way of working, soit un changement dans les mentalités et dans les manières d’opérer. Les commerciaux sont devenus de plus en plus agiles et adeptes des outils digitaux. La technologie a « disrupté » les manières de travailler d’un commercial qui est passé du simple statut de product-pusher (soit la présentation d’un produit à l’ensemble de ses clients) à celui de conseiller fournisseur de solutions sur mesure.

NOTIONS CLÉS

Data : données, en particulier faits ou chiffres, qui sont recueillies pour être examinées et analysées pour faciliter la prise de décisions. Ce sont souvent des données numériques qui peuvent être stockées et traitées par un ordinateur.

Intelligence artificielle : technologies qui portent sur la création de machines qui possèdent certaines qualités du cerveau humain, telles que la capacité de comprendre le langage, de reconnaître des images, de résoudre des problèmes et d’apprendre par elles-mêmes.

Traitement du langage naturel ou natural language processing : sous-domaine de la linguistique, de l’informatique et de l’intelligence artificielle qui traite des interactions entre les ordinateurs et le langage humain. Les défis dans le traitement du langage naturel impliquent souvent la reconnaissance de la parole, la compréhension du langage naturel et la génération de langage naturel.

Source : Natixis